agi-is-going-to-arrive /
Memory-Palace-Openclaw是一个专为 Openclaw设计的开源记忆系统插件（AGPLv3），解决 openclaw自带记忆系统不好用的专门设计的记忆插件。 OpenClaw 🦞是目前最火的开源个人 AI Agent，但它自带的记忆能力非常有限 —— 只有一个 MEMORY.md 文本文件，没有检索、没有去重、没有质量控制。Memory-Palace-Openclaw补上了这块：自动记忆、自动回忆、写入守卫、智能检索…
Memory-Palace-Openclaw是一个专为 Openclaw设计的开源记忆系统插件（AGPLv3），解决 openclaw自带记忆系统不好用的专门设计的记忆插件。 OpenClaw 🦞是目前最火的开源个人 AI Agent，但它自带的记忆能力非常有限 —— 只有一个 MEMORY.md 文本文件，没有检索、没有去重、没有质量控制。Memory-Palace-Openclaw补上了这块：自动记忆、自动回忆、写入守卫、智能检索、可视化管理，让你的OpenClaw真正「越用越懂你」。 我对比了全网 11 个专为 OpenClaw 设计的记忆开源项目 相关竞品 核心功能对比 Memory-Palace-Openclaw的独家优势 Memory Palace 是功能最完整的一个。 特性 🧠 6 个独家能力（其他 11 个竞品都没有）： 视觉记忆 — 全网唯一。用户发的截图/流程图，自动提取 OCR、实体、场景等 6 维信息存入记忆库，下次可搜索 Web Dashboard — 唯一有完整可视化界面的。5 页面板：记忆浏览、写入审查 + diff 回滚、索引维护、搜索诊断（中英双语） 4 档 Profile 体系 — A 档纯离线 / B 档零配置起步 / C 档 API 语义检索 / D 档 LLM 全功能。按手头资源选档，每一档都是完整可用的产品 对话式 Onboarding — 把 [onboarding 文档]()丢给 OpenClaw，跟着对话走就能完成安装配置，不用手动改配置文件 Plugin + Skills 分层架构 — Plugin（TypeScript）管「有什么能力」，Skills（Markdown）管「什么时候用」。可以换策略而不碰代码 Memory-Native Benchmark — 专为记忆场景设计的评测体系（非套用学术数据集），覆盖 factual/temporal/causal/exploratory 四类查询 🔧 核心工程能力： Write Guard（写入守卫）：Precision 1.000（规则模式零误拦）+ Score Normalization（自动适配不同 embedding 模型分数分布） Auto-Recall / Auto-Capture：对话开始自动注入相关记忆，对话结束自动提取有价值信息存入 Intent Recognition：4 种搜索意图分类（factual/exploratory/temporal/causal），规则模式准确率 0.910，LLM 模式 0.940 ACL 多智能体隔离：基于 URI 前缀的记忆隔离，多 Agent 场景下互不串记忆 注入防御：覆盖英/中/日/韩四语言 + NFKD 归一化 + 零宽字符清理 + Cyrillic 同形字检测 Host Bridge：安全桥接 OpenClaw 宿主的 USER.md / MEMORY.md（TOCTOU-resistant + 符号链接阻断） 📊 D 档 Benchmark 结果： | 指标 | 结果 | | ------------------ | ----- | | 记忆检索 HR@10 | 0.917 | | 写入守卫 Precision | 1.000 | | 意图识别准确率 | 0.940 | | 矛盾检测准确率 | 0.950 | 技术栈 后端：Python (FastAPI) + SQLite + MCP 协议 插件层：TypeScript（OpenClaw Plugin API） 前端 Dashboard：React + Vite + TailwindCSS 行为层：Markdown Skills（可替换、可定制） 平台支持：macOS / Windows / Linux 截图 系统架构： Dashboard — 记忆浏览页面： Dashboard — 可观测性页面： OpenClaw 实际对话中的记忆回忆： 其他链接 📖 中文 README： 📊 完整评测文档： 🏗️ 技术架构总览： 🔐 安全与隐私：
Discuss this product